在Python中，我们总是使用import来导入另一个模块（文件）的内容。如果你是Java或者C转过来的程序员，有几个常见的坑要注意：import也是一个执行语句，可以在代码的任何部分执行。如果我们把import写在代码中间，IDE很可能会给出警告，但是只要逻辑正确，就忽略它：importaif__name__=="__main__":importbb.methodx()类似于上面的代码，只在当前文件作为主模块运行时，引入了模块b，这样既减少了浪费，又避免了循环引用。在执行import的时候，如果是第一次import，那么对应的模块会执行一次，这个模块中所有的顶层代码都会被执行，所以是一个非常耗时的操作，完全不同于Java或C，后者仅获取类型定义。;所以对于那些被复用的模块，需要尽量减少顶层代码块中的逻辑实现。即使在同一个模块中，代码定义的顺序也很重要，被引用的代码必须在引用之前定义，例如：classA:x:int=5classB:def__init__(self,y:A):self.y=yif__name__=="__main__":a=A()b=B(a)print(b.y.x)上面代码中，A类的定义不能放在B类之后，否则运行时会报错.提示name'A'isnotdefined；当然，如果只是在annotation中引用的话，可以通过from__future__importannotations来解决，那就是另外一个问题了。下面的内容表达有误，但这个错误有点典型，还是保留了下来。底部会说明：import的命名空间也很重要。不同的命名空间将被视为不同的模块。而一个模块，无论是绝对路径还是相对路径导入，都会被识别为不同的命名空间，比如下面的包结构：module_a的内容如下：a={"value":15}print(f'a={a}inmodule_a')module_b将使用绝对路径引用module_afromlang.test_import.module_aimportaa['value']=a['value']+1print(f'a={a}inmodule_b')module_c1和module_c2使用相对路径和绝对路径导入module_a，再导入module_b，会得到不同的结果：frommodule_aimportaimimportmodule_bprint(f'a={a}inmodule_c1')a={'value':15}inmodule_aa={'value':15}inmodule_aa={'value':16}inmodule_ba={'value':15}inmodule_c1fromlang.test_import.module_aimportaimimportmodule_bprint(f'a={a}inmodule_c2')a={'value':15}inmodule_aa={'value':16}inmodule_ba={'value':16}inmodule_c2可以看出，在module_c1中，module_a被引入了两次，分别是被认为是一个不同的模块，所以也引入了Tw添加了o变量a，c1模块只识别自己引入的相对路径命名空间中的a，所以这里的a.value并没有被模块b改变。上面的语句中，关键的错误是：将同路径下的绝对路径当成了相对路径，真正的相对路径import必须以.开头。或者..，而上面写成frommodule_aimporta的形式是因为直接运行python文件时，解释器找不到根包环境，只能以自己为根；如果被其他模块导入，则根据该模块的根判断命名空间；如果一定要基于main方法运行，可以强制指定包：__package__=lang.test_importfrom.module_aimportaimimportmodule_bprint(f'a={a}inmodule_c1')此时输出结果与theabsolutepath:a={'value':15}inmodule_aa={'value':16}inmodule_ba={'value':16}inmodule_c2关于导入和相对路径的含义和解释，最清晰的中文文档我看过的是这个：Python模块详解梳理（四），相对导入错误最优雅的解决方法
